数据集概述
本数据集是论文《Fully automated psychological text analysis with Large Language Models: A 16-year single-case email study》的复现数据，包含基于大语言模型（GPT-3.5 Turbo）对十六年个人邮件（共两万五千七百八十封）进行的心理维度分类数据，以及用于回归分析的相关变量数据，支持对计算心理测量学方法的可重复性验证。
文件详解
该数据集包含一个压缩文件，内部有五个CSV格式文件，具体说明如下：
- Email_classification.csv：GPT-3.5 Turbo对两万五千七百八十封邮件的心理分类数据，覆盖自决理论（SDT）、大五人格特质、心理幸福感（PWB）、认知行为疗法（CBT）四个理论框架
- SDT_regression_data.csv：自决理论维度的回归分析数据集
- Big_Five_regression_data.csv：大五人格特质维度的回归分析数据集
- PWB_regression_data.csv：心理幸福感维度的回归分析数据集
- CBT_regression_data.csv：认知行为疗法维度的回归分析数据集
适用场景
- 计算心理测量学研究：验证大语言模型在心理文本分析中的有效性与可重复性
- 纵向行为数据分析：探索十六年邮件数据中心理特征的时间变化趋势
- 人工智能心理学应用：研究生成式AI在心理评估工具开发中的应用潜力
- 多理论框架整合分析：对比不同心理学理论在数字痕迹分析中的适用性
